Научный архив: статьи

Автоматизированная система обнаружения депрессии представляет собой прогрессивную методику с точки зрения улучшения клинической диагностики и раннего медицинского вмешательства в случаях, когда депрессия может иметь самые серьезные последствия, вплоть до членовредительства или самоубийства. Предложен инновационный метод автоматизированного выявления депрессии, основанный на текстовых данных пациентов. Разработанный метод включает в себя современные технологии, такие как архитектура рекуррентной нейронной сети LSTM и разнообразные методы векторизации текста. Эксперименты, проведенные на общедоступных наборах данных, подтвердили высокую эффективность и точность предложенного метода по сравнению с используемыми на сегодняшний день подходами. Уникальной чертой метода является использование текстовых характеристик, что обеспечивает сохранность предоставленных пациентами данных и исключает их искажение. Данный подход не только повышает достоверность результатов, но и позволяет избежать потенциального искажения информации в процессе анализа. Разработанный метод автоматической оценки депрессивного состояния обладает высокой точностью и не требует присутствия врача, что существенно повышает эффективность процесса выявления и оценки уровня депрессии. Этот подход может стать перспективным направлением в развитии автоматизированных систем поддержки ментального здоровья, сокращая время реакции и обеспечивая более оперативное предоставление помощи. В перспективе в исследования войдут обучение модели на данных на русском языке и дальнейшая настройка методов, а также расширение использования векторизации GloVe для улучшения контекстного понимания текстовых данных. Эти шаги направлены на создание более адаптированной и эффективной системы для выявления депрессии в различных языковых контекстах.

Рассмотрено влияние катастрофических пожаров 1998 г. на содержание нитратов в воде таежных рек. Показано длительное их поступление в речную сеть.

Представлены результаты разработки цифровых моделей для определения электромагнитных влияний (ЭМВ) тяговых сетей (ТС) с разной структурой на параллельно проложенный трубопровод наземной прокладки. Для их реализации применялся программный продукт Fazonord, версия 5.3.3.0-2024, позволяющий определять ЭМВ ТС различного конструктивного исполнения на находящиеся вблизи трассы железной дороги протяженные проводящие сооружения, в частности, стальные трубопроводы. Моделирование осуществлялось для системы электроснабжения горно-перевального участка общей протяженностью 76 км. В ее состав входили следующие элементы: две линии электропередачи 220 кВ; пять ЛЭП 110 кВ и столько же подстанций с трансформаторами ТДТНЖ-40000-115/27,5/11; тяговые сети 27,5 кВ пяти межподстанционных зон. В модель ТС второй зоны был включен стальной трубопровод, проложенный на расстоянии 50 м и имеющий стационарные заземлители по краям с сопротивлением 1 Ом. Также учитывалось распределенное заземление путем формирования цепочечных схем замещения. Рассматривались следующие структуры ТС: раздельная, узловая, встречно-консольная и параллельная. Тяговые нагрузки создавались грузовыми поездами массой 4 084 и 6 000 т. Электромагнитные поля, генерируемые ТС, создавали на деталях сооружения напряжения, превышающие допустимую величину 60 В. Обеспечить их снижение можно установкой дополнительных заземлителей, увеличением ширины сближения, монтажом экранирующих проводов, а также отсасывающих трансформаторов. Предложенная методика предназначена для использования в проектировании и эксплуатации при разработке рациональных способов уменьшения ЭМВ ТС с целью обеспечения безопасности персонала и надежной работы средств защиты труб от коррозии.

Представлены результаты исследований, направленных на разработку цифровых моделей для определения режимов систем электроснабжения железных дорог (СЭЖД), оснащенных ветрогенераторами. Для реализации моделей применялись методы, базирующиеся на использовании фазных координат, что позволило обеспечить системность, универсальность и комплексность. Системный подход достигался на основе учета всех значимых свойств сложной СЭЖД и питающей электроэнергетической системы. Универсальность обеспечивалась за счет моделирования тяговых сетей, ЛЭП и трансформаторов различного конструктивного исполнения. Комплексность давала возможность определения нормальных, аварийных и особых режимов СЭЖД. Подчеркнуто, что использование ветрогенераторов может осуществляться по следующим направлениям: электроснабжение объектов, расположенных в регионах с неустойчивым энергообеспечением; повышение надежности питания потребителей, отключение которых может привести к тяжелым последствиям; обеспечение энергией объектов относительно небольшой мощности. Моделирование режимов проведено в двух вариантах. В первом рассматривалась типовая СЭЖД, в которой отсутствовали установки собственной генерации. Во втором - выполнено моделирование СЭЖД с ветрогенераторами, подключенными на шины 6 кВ тяговых подстанций. Однофазные электровозы создают значительную несимметрию на шинах 6 кВ тяговых подстанций, что может оказывать негативное воздействие на оборудование ветрогенераторов. Для ее устранения использовались пофазно управляемые источники реактивной мощности, позволяющие снизить несимметрию до допустимых пределов. Результаты моделирования показали, что на основе ветроэнергетических установок возможно уменьшить поступление электроэнергии из сетей энергоснабжающей организации, повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей за счет резервирования ветрогенераторами, улучшить качество электроэнергии в сетях, питающих стационарные объекты железнодорожного транспорта.

Целью исследования является разработка методов улучшения характеристик существующих систем отопления за счет применения нового алгоритма управления, основанного на параллельном принципе работы и использующего нейросетевые технологии. Предлагаемый способ управления предусматривает анализ специальной компьютерной программой матриц признаков, состоящих как из управляющих воздействий, так и результирующих картинок. Компьютер, которому заранее известно соответствие разных картинок разным режимам, выбирает соответствующий режим на основе изображения, поступающего на вход программы. Этот режим может быть подобран таким образом, что затраты энергии при обеспечении тех условий, которые необходимы пользователю, будут минимальны. Разработано приложение, применяющее нейросетевой алгоритм, с возможностью изменения параметров настройки. Подготовлены наборы изображений с указанием принадлежности к классам по характерным признакам (датасеты), на которых проведено обучение и тестирование нейронной сети. Выполнено более 600 экспериментов с отличающимся количеством эпох обучения. Исследовано влияние количества эпох на средний процент распознавания изображений температурных режимов здания. Для демонстрации возможности реализации предложенного алгоритма были разработаны архитектура системы управления и распределенное приложение, состоящее из главной управляющей программы с человеко-машинным интерфейсом и удаленного веб-приложения, имеющего человеко-машинный интерфейс и микросервис с точкой доступа. Был изготовлен макет здания с подключенной системой управления температурным режимом помещений. Проведенные эксперименты подтвердили эффективность работы предложенного способа управления. Данная технология предусматривает возможность перехода от управления одним зданием к управлению массивом зданий без изменения настроек управления отдельных зданий. Использование этого способа повысит удобство управления, комфортность условий проживания людей и снизит потребление энергии на отопление.

Буреинский массив входит в состав Центрально-Азиатского складчатого пояса. Согласно схеме редокс-зональности Сихотэ-Алиньского орогенного пояса часть его расположена в ильменитовом Охотско-Сунгарийском блоке. В данной работе показана связь окислительно-восстановительных условий формирования пород Буреинского массива на территории ЕАО и его рудной специализации.

Развитие искусственного интеллекта практически во всех сферах человеческой интеллектуальной деятельности предполагает расширение инструментов инженерного анализа, а также увеличение темпов роста программного обеспечения в области машиностроения. Главным преимуществом этого станет сокращение экономических затрат на разработку машиностроительной продукции, ее физические испытания и отбраковку физических прототипов. В данной статье представлены результаты моделирования растравленного слоя поверхности быстрорежущей стали Р6М5 в результате воздействия на нее электрических факторов процесса резания и электролита. Созданы контактирующие поверхности - модель алмазного зерна как элемент алмазного шлифовального круга и модель обрабатываемой поверхности быстрорежущей стали Р6М5 как элемент металлорежущего инструмента. Для решения задачи контактного взаимодействия при комбинированной электроалмазной обработке двух ювенильных поверхностей была выбрана универсальная программная система конечно-элементного анализа Ansys Workbench. Основное моделирование процесса резания было проведено на трех величинах глубины резания t: 0,01; 0,02 и 0,03 мм/дв.ход. Было учтено влияние на модель обрабатываемой поверхности двух электрических факторов обработки - плотности тока правки iпр = 0,25 А/см2, плотности тока растравливания iтр = 6,25 А/см2 и воздействие электролита. Были учтены результаты сравнительного анализа химического состава передней поверхности быстрорежущих пластин до и после электрохимической обработки. Сделан вывод о том, что характеристики растравленного слоя во время комбинированной электроалмазной обработки уменьшаются в своих свойствах примерно на 10 %, что и вызывает эффект растравливания поверхности. В результате комплексных исследований была решена задача выбора и моделирования такой структуры, которая бы имитировала механические свойства материала растравленного слоя обрабатываемой поверхности быстрорежущей стали при комбинированной электроалмазной обработке. Моделирование показывает, что оптимальная глубина резания t должна находиться в пределах 0,015-0,020 мм/дв.ход. В этом случае происходит менее нагруженный напряжениями процесс резания с полноценным стружкообразованием. Полученные результаты моделирования можно применять для дальнейшего прогнозирования, например, качества обработанной поверхности путем подбора технологических режимов обработки, на которых происходит активация процесса самозатачивания алмазных зерен.

В целях предупреждения возникновения аварийной ситуации на предприятиях нефтяной и газовой промышленности необходимо применять системы регулирования, автоматизации и сигнализации. В этой связи в последнее время все большую популярность набирают технологии искусственного интеллекта. Особенный интерес представляют нейронные сети. Для реализации задачи регулирования, автоматизации и прогнозирования технологических процессов нефтяной промышленности возможно применение нейросетевого моделирования химико-технологических процессов. Приведены примеры использования нейросетевого моделирования на практике. Представлены результаты нейросетевого моделирования установки замедленного коксования одного из действующих предприятий. Смоделирована установка замедленного коксования в программном комплексе UniSim Design, которая позволила получить исходный массив данных для нейронной сети. Нейросеть была построена в программе MatLab, создан код программы. Представлены графики погрешности, регрессии. Приведен анализ результатов, представленных на графиках регрессии и погрешности. В результате тестирования модели было получено минимальное расхождение экспериментальных и предсказанных данных, что говорит об адекватности нейросетевой модели. Также было произведено дополнительное тестирование программы. Представлены результаты обучения и тестирования модели. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы для создания программ на разных уровнях управления, т. к. модель позволяет оценить количество потерь в период работы установки при определенном расходе питательной воды, подаваемой на установку в качестве турболизатора.

Обсуждается потенциал мемристивных биосенсоров в качестве эффективного и динамичного связующего звена между инженерией и биологией, обеспечивающего прямую и функциональную коммуникацию для извлечения информации о биологических процессах в организме человека. Мемристоры могут быть частью цепочки обработки и, в перспективе, объединять преобразование сигнала с последующей обработкой, действуя как интеллектуальные датчики. Предложены энергоинформационная модель мемристора, описывающая этот нелинейный физико-технический эффект, и параметрическая структурная схема для описания такой нелинейности. Для получения модели нелинейного физико-технического эффекта мемристора в рамках энергоинформационной модели цепей выявлена специальная функциональная зависимость в плоскости «заряд - импульс». Замечено, что мемристивный эффект наблюдается не только в электрических цепях, но также описан для механических, тепловых, диффузионных, оптических цепей, хорошо представленных в терминах энергоинформационной модели цепей. Представленная модель мемристивного эффекта позволит расширить базу знаний системы автоматизированного проектирования, включив паспорта мемристивных физико-технических эффектов. Предложена классификация биосенсоров, основанная на мемристивных эффектах, что позволит дополнить базы знаний системы автоматизированного проектирования паспортами мемристивных физико-технических эффектов в соответствии с этой классификацией и параметрическими структурными схемами мемристивных физико-технических эффектов. Систематизация знаний, основанная на выявлении характеристик и особенностей биосенсоров, а также классификация различных типов мемристоров позволят автоматизировать процесс выбора наиболее подходящего типа мемристора, учитывая требуемые характеристики и особенности биосенсора, что приведет к повышению эффективности синтеза новых конструкций мемристивных биосенсоров.

Цель исследования заключается в разработке web-приложения для систем управления робото-техническими комплексами (РТК) на примере РТК с роботами-манипуляторами МП-11. Структура системы управления включает в себя контроллер на плате Arduino Mega 2560 Pro Mini с загруженной программой низкого уровня и программу верхнего уровня. В качестве программной составляющей выбрано web-приложение. Данный тип приложений состоит из серверной и клиентской части. Обмен данными между ними осуществляется по сети с использованием протокола HTTP. Приложение построено на платформе Microsoft .NET и web-фреймворке ASP.NET WebForms. Web-сервером выступает компьютер, подключенный посредством usb-кабеля к контроллеру и используемый в настоящее время для настольного приложения. Приведено описание web-страниц разработанного web-приложения и его работы, алгоритмов функционирования с указанием особенностей выполнения для данного типа программ. В программе предусмотрен ручной и автоматический режимы работы, а также управление не только РТК, но и его моделью. Данный тип системы управления предполагает многопользовательский режим и передачу по сети, для обеспечения безопасности комплекса разработаны два вида прав пользователей и их аутентификация, а также применена антивирусная защита, используются сетевые настройки защиты от несанкционированного доступа. Гостевой доступ позволяет управлять только моделью роботов, в целях обеспечения сохранности оборудования. Основными преимуществами web-приложения является его кроссплатформенность, т. е. возможность работы на любых устройствах и операционных системах, а также отсутствие необходимости установки.

Организационная структура многоагентной системы (МАС) представляет собой совокупность ролей и связей агентов, компонентов, осуществляющих управление их поведением, а также правил, регламентирующих взаимодействие элементов системы. Эффективность МАС во многом зависит от характеристик применяемой организационной структуры. Существующие решения в данной области обладают значительным недостатком, а именно низкой адаптивностью к изменениям параметров окружающей среды или корректировке условий поставленной задачи, которая заключается в необходимости повторного запуска процедуры синтеза организационной структуры МАС. Проблема автоматической оптимизации организационной структуры централизованных МАС в условиях изменившихся параметров окружающей среды или поставленной задачи особую актуальность приобретает для централизованных МАС, имеющих строгую иерархическую структуру, агенты которой могут быть разделены на два класса - агенты-менеджеры, агенты-подчиненные. Предметом исследования являются методы синтеза организационной структуры МАС. Целью работы является разработка метода оптимизации организационной структуры централизованных МАС в автоматическом режиме. Для достижения обозначенной цели были введены понятия первичного и вторичного ресурса агента, на основе биогеографического алгоритма разработан метод, регламентирующий перемещение агентов-подчиненных между группами в зависимости от степени привлекательности агента-менеджера (зависит от суммы оценок эффективности управляемых им агентов-подчиненных, а также от удаленности от данного агента-подчиненного). Разработанный метод может найти свое практическое применение при реализации следующих задач: обследование или патрулирование (охрана) мобильными роботами инфраструктурных объектов, реализация искусственного интеллекта в компьютерных играх.

Поставлена и решена задача многопроекционного сравнительного анализа состояния регионов Сибирского федерального округа в контексте устойчивого развития. Использована официальная статистика Росстата за 2020-2022 гг. Рассмотрены экономическая, социальная и экологическая проекции. Первая проекция объединяет: валовой региональный продукт и объем инвестиций в основной капитал, отнесенные на душу населения, а также удельный вес убыточных организаций. Вторая проекция включает: соотношение денежных доходов населения и величины прожиточного минимума, уровень безработицы и коэффициент естественного прироста населения. Третья проекция содержит: долю уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих загрязняющих веществ от стационарных источников, сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты и долю утилизированных отходов в общем объеме образованных отходов. При реализации межрегиональных сопоставлений в проекциях задействован принцип Парето и основанный на нем методический комплекс формирования эффективного множества и нижестоящих рангов. Кластеры синтезированы посредством пересечения оптимальных решений проекций. По результатам расчетов установлена значительная дифференциация 10 субъектов округа на протяжении указанного периода. Количество кластеров варьирует от 5 до 7, а их емкость - от 1 до 4 регионов. Лидерами являются Красноярский край и Иркутская область, наиболее напряженной является ситуация в Республиках Тыва и Хакасия.